Prognozy bezpieczeństwa
Krytyczna skalowalno??: Prognozy live casino online dotycz?ce bezpieczeństwa na rok 2024
Pobierz Krytyczna skalowalno??: Prognozy live casino online dotycz?ce bezpieczeństwa na rok 2024
Rok 2024 b?dzie ?ród?em licznych nowych wyzwań dla cyberbezpieczeństwa. W miar? post?puj?cej cyfryzacji, tak na gruncie gospodarki, jak i polityki, przedsi?biorstwa b?d? coraz szerzej wykorzystywa? sztuczn? inteligencj? i uczenie maszynowe (AI/ML), chmur? oraz technologie Web3. Oczekuje si?, ?e innowacje te przynios? im korzy?ci, ale dadz? te? do r?ki nowe narz?dzia cyberprzest?pcom, zwi?kszaj?ce szanse na du?e zyski i sprawniejsze dzia?anie w szerszych strefach wp?ywu oraz atakowanie precyzyjnie wybranych ofiar.
Chc?c sprosta? zmieniaj?cym si? potrzebom swoich organizacji, liderzy staj? przed wyj?tkowym wyzwaniem: musz? znale?? równowag? mi?dzy prognozowaniem a odporno?ci? operacyjn? opart? na inwestycjach w technologi?. W tym raporcie szczegó?owo opisujemy g?ówne punkty krajobrazu zagro?eń w nadchodz?cym roku wraz z analiz? i zalecanymi ?rodkami ?agodz?cymi, opracowanymi przez zespó? ekspertów ds. cyberbezpieczeństwa live casino online, by pomóc decydentom w podj?ciu ?wiadomych wyborów na kolejny rok.
?
?
Wdra?anie chmury staje si? coraz istotniejszym elementem transformacji biznesowej, a rutynowe skanowanie pod k?tem z?o?liwego oprogramowania i luk w zabezpieczeniach to dzi? za ma?o, by zapewni? odpowiedni? ochron? organizacji. W roku 2024 ?rodowiska chmurowe b?d? obszarem zintensyfikowanej aktywno?ci robaków tworzonych na zamówienie, a b??dne konfiguracje b?d? ?atwym punktem wej?cia dla atakuj?cych.
Wystarczy jeden udany exploit, zw?aszcza przez b??dnie skonfigurowane interfejsy API w takich aplikacjach jak Kubernetes, Docker i WeaveScope, by za pomoc? robaków doprowadzi? do szybkiego rozprzestrzenienia si? z?o?liwego kodu w ?rodowiskach chmurowych. Ataki te wykorzystuj? bowiem wzajemne po??czenia — korzy??, dla której chmura zosta?a stworzona — na szkod? tego ?rodowiska.
?
Zatruwanie danych sprawi, ?e modele uczenia maszynowego (ML) stan? si? atrakcyjn? i rozleg?? powierzchni? ataku dla z?o?liwych podmiotów, poniewa? mo?na bardzo wiele zyska? przy bardzo niewielkim ryzyku. W?amanie do modelu ML mo?e da? dost?p do poufnych danych w celu ich pozyskania, napisania z?o?liwych instrukcji czy dostarczenia stronniczych tre?ci, mog?cych skutkowa? niezadowoleniem u?ytkowników lub potencjalnymi konsekwencjami prawnymi.
Walidacja i uwierzytelnianie zbiorów danych u?ywanych do szkolenia algorytmów b?dzie coraz cz??ciej konieczno?ci?, zwa?ywszy ?e dla wielu firm ML jest wci?? kosztown? integracj?. Przedsi?biorstwa, które zdecyduj? si? przenie?? swoje algorytmy do chmury w celu obni?enia kosztów, b?d? te? bardziej nara?one, poniewa? b?d? polega? na danych pochodz?cych z jezior danych innych firm i federacyjnych systemów uczenia si?. B?d? one ca?kowicie zale?ne od zbiorów danych przechowywanych w chmurze strze?onych przez systemy, które do nich nie nale??.
?
Innowacje technologiczne upraszczaj? operacje biznesowe, a wraz z tym trendem zwi?ksza si? potencjalna powierzchnia ataku. Nasilenie si? ataków w ?ańcuchu dostaw oprogramowania coraz silniej wymusza na przedsi?biorstwach stosowanie narz?dzi bezpieczeństwa aplikacji w celu zapewnienia przejrzysto?ci swoich systemów nieustannej integracji i gotowo?ci (CI/CD).
Cyberprzest?pcy mog? bra? na cel dostawców o s?abych zabezpieczeniach, aby uzyska? dost?p do powszechnie u?ywanego oprogramowania i przenikn?? do ?ańcucha dostaw. Ostatecznie jednak najwi?ksze konsekwencje ponios? u?ytkownicy końcowi. W 2024 roku dostawcy musz? mie? na uwadze, ?e ambitni cyberprzest?pcy b?d? atakowali u ?ród?a; wezm? na cel sam kod, na którym zbudowana jest infrastruktura IT, koncentruj?c si? na komponentach dostarczanych zewn?trznie, takich jak biblioteki, potoki i kontenery.
- Zbieranie po?wiadczeń
- Przejmowanie zasobów
- Kopanie kryptowalut
- Atakami typu DDoS (Distributed Denial of Service)
Spear phishing, harpoon whaling i wirtualne porwania to tylko wierzcho?ek góry lodowej, je?li chodzi o potencjaln? rol? sztucznej inteligencji w cyberprzest?pczych planach. Przewidujemy, ?e w 2024 roku klonowanie g?osu, które ju? teraz jest pot??nym narz?dziem do kradzie?y to?samo?ci i in?ynierii spo?ecznej, b?dzie odgrywa? centraln? rol? w ukierunkowanych oszustwach.
Pomimo zamkni?cia w sierpniu 2023 r. WormGPT — z?o?liwego du?ego modelu j?zykowego [Large Language Model, LLM) — spodziewamy si?, ?e w dark webie b?d? powstawa?y kolejne tego typu twory. Cyberprzest?pcy z pewno?ci? znajd? te? inne metody u?ywania sztucznej inteligencji do w?asnych celów. Cho? przepisy reguluj?ce wykorzystanie generatywnej AI nie zosta?y jeszcze uchwalone, bardzo wa?ne jak najszersze wdra?anie zasad Zero Trust i wzmo?enie czujno?ci w ochronie przedsi?biorstw, by nie pa?? ofiar? oszustw opartych na sztucznej inteligencji.
W roku 2024 spodziewamy si? ukierunkowanych ataków na prywatne blockchainy, z których korzysta coraz wi?cej przedsi?biorstw z uwagi na ni?sze koszty. Te prywatne blockchainy s? zazwyczaj s?abiej testowane pod k?tem warunków skrajnych i nie oferuj? takiej samej odporno?ci co ich publiczne odpowiedniki, stawiaj?ce czo?a ci?g?ym atakom. Cyberprzest?pcy b?d? wi?c prawdopodobnie bra? za cel uprawnienia administracyjne do tych pierwszych.
Z?o?liwi aktorzy b?d? te? coraz ch?tniej u?ywa? technologii Web3, co w 2024 roku mo?e doprowadzi? do powstania pierwszych grup przest?pczych w ca?o?ci dzia?aj?cych w oparciu o zdecentralizowane organizacje autonomiczne (Decentralized Autonomous Organizations, DAO) i zarz?dzane przez samowykonuj?ce si? inteligentne kontrakty hostowane w sieciach blockchain. Pierwsze zwiastuny tych dzia?ań wiedzieli?my ju? na przyk?adzie z?o?liwego mno?enia warstwy z?o?ono?ci za pomoc? inteligentnych kontraktów w atakach kryptowalutowych na zdecentralizowane platformy finansowe.
?
Przedsi?biorstwa odwa?nie stawiaj?ce na modele ML, generatywne narz?dzia AI, sieci blockchain i chmur? w nadziei na wzrost produktywno?ci powinny by? wyczulone na nieoczywiste i nieoczekiwane trudno?ci, które z pewno?ci? pojawi? si? wraz z tymi innowacjami. Aby obroni? si? przed stale ewoluuj?cymi cyberzagro?eniami w przysz?ym roku, firmy takie b?d? musia?y zachowa? czujno?? i ?wiczy? odporno?? na ka?dym etapie cyklu ?ycia zagro?enia, a tak?e realizowa? wielowymiarow? strategi? bezpieczeństwa opart? na zaufanej i przysz?o?ciowej analizie zagro?eń.
Like it? Add this infographic to your site:
1. Click on the box below. 2. Press Ctrl+A to select all. 3. Press Ctrl+C to copy. 4. Paste the code into your page (Ctrl+V).
Image will appear the same size as you see above.
- Unveiling AI Agent Vulnerabilities Part I: Introduction to AI Agent Vulnerabilities
- The Ever-Evolving Threat of the Russian-Speaking Cybercriminal Underground
- From Registries to Private Networks: Threat Scenarios Putting Organizations in Jeopardy
- Trend 2025 Cyber Risk Report
- The Future of Social Engineering
Cellular IoT Vulnerabilities: Another Door to Cellular Networks
AI in the Crosshairs: Understanding and Detecting Attacks on AWS AI Services with Trend Vision One?
Trend 2025 Cyber Risk Report
CES 2025: A Comprehensive Look at AI Digital Assistants and Their Security Risks